제약바이오협회 AI신약개발지원센터에서 진행한산·병·정 워크숍 연사자의 강의입니다. 제약바이오산업의 디지털 전환과 인공지능 활용 신약개발 가속화 

출처 : 류성옥 연구원 (ATRICS) , AI 프렌즈 키워드 : Molecular Properties Prediction 목적 및 의의 : Drug Discovery 분야에서 AI를 활용하는 방식이 다른 분야에 비해 가지는 한계점에 대해서 알아보고, 이를 극복하기 위한 AI기법을 소개한다   요약 (1) 현재 Chemistry 및 Drug Discovery분야에서의 AI Model 활용법 및 한계점  (2) 베이시안 통계추론을 활용해 모델의 신뢰성 및 Overfitting 문제 및 해결방법 (3) Variational Autoencoder의 Molecular Generative Model로서의 한계 및 해결방법   난이도 : 고급    https://www.youtube.com/watch?v=E8KiDsCz1bM  

숭실대학교 김상수 교수님 유튜브 채널이 제공하는 NGS 데이터 분석 강의입니다. 강의록 (링크) 강의 내용 NGS 기술의 발달 및 활용 범위 Next generation sequencing (NGS) economy NGS의 활용 분야 DNA-seq RNA-seq ChIP-seq 차세대 염기서열 분석법 원리 NGS 데이터 구조와 형식 NGS 데이터 정도 관리 NGS 데이터 게놈 매핑 BWA를 이용한 게놈 매핑 BWA 알고리즘 및 성능 벤치마킹 SAM/BAM 파일 생성 및 관리  매핑 가시화 및 변이 정보 찾기 Visualizing mapping result Variant calling  게놈 매핑되지 않은 reads 조립하기 Exome-seq 변이 발굴 VCF 파일의 변이 주석 달기 암 체세포 변이 분석 원리 및 주석 달기 RNA-seq의 원리 및 발현 분석 ChIP-seq 의 원리와 종류  

숭실대학교 김상수 교수님 유튜브 채널에서 제공하는 Metagenomics 강의입니다. 참고문헌 위키피디아: metagenomics 위키피디아: microbiota 위키피디아: 16S ribosomal RNA 정의 메타제노믹스란 무엇이고 왜 필요하게 되었는가? 메타제노믹스란 개념이 처음 등장한 것은 언제인가? Microbiota/microbiome의 의미는? 방법론 16S rRNA amplicon sequencing Whole metagenome shotgun sequencing 대규모 연구 사업 Human Microbiome Project에서 조사한 신체 부위는? Earth Microbiome Project의 목표는 무엇인가? 응용분야 농업 생명공학 생태학 및 환경개선 장내미생물 동정 감염병 진단

숭실대학교 김상수 교수님 유튜브 채널에서 제공하는 100 GenomeBrowser 활용 강의입니다.

숭실대학교 김상수 교수님 유튜브 채널이 제공하는 유전체학 개론 강의입니다. 인간게놈프로젝트의 완성 이후, 포스트게놈시대라고들 한다. 미생물에서부터 진균, 식물, 곤충, 척추동물을 포함하는 진핵생물에 이르기까지 엄청한 규모의 게놈프로젝트가 진행되고 있다. 여기서 얻어지는 방대한 규모의 자료는 바이오인포매틱스 분석을 거치지 않고는 그 의미 부여가 안된다. 본 강좌에서는 이러한 게놈 연구의 기본 개념을 강의하고, 게놈 분석 소프트웨어를 사용하는 실습을 병행하여, 이론과 실무를 겸비한 인재 양성을 목표로 한다  

숭실대학교 김상수 교수님 유튜브 채널에서 제공하는 강의입니다.   강의 목표 병원을 통하지 않고, 일반인도 유전자 검사를 받을 수 있는 시대가 되어서, 특정 질환에 걸릴 위험도를 높이는 유전자 변이를 가지고 있는지 알 수 있게 되었다. 본 강좌에서는 비전문가인 일반인이 유전자 검사 결과를 해석하는데 필수적인 바이오 데이터베이스 검색 및 바이오 데이터 분석 소프트웨어의 활용에 관한 이론을 공부하고, 컴퓨터 실습을 통하여 익혀서, 생명정보학에 대한 기본 개념을 습득하는 것을 목표로 한다.   강좌운영계획 1 왜 생명정보 기술이 필요한가? 2 문헌데이터베이스 살펴보기 3 차세대 염기서열 해독법 알아보기 4 변이데이터베이스 알아보기 5 염기서열 데이터베이스 알아보기 6 염기서열을 단백질 아미노산 서열로 번역하기 7 게놈서열 데이터베이스 활용법   8 염기 및 단백질 서열 정렬 원리 및 소프트웨어 실습 9 단백질 서열에서 발견되는 도메인 구조 확인하기 10 단백질 서열 데이터베이스 알아보기 11 단백질 합성 후 화학적 수식화의 종류 및 예측법 12 Gene Ontology의 개념 및 단백질의 세포 내 위치 13 단백질 3차원 구조 데이터베이스 검색 및 구조 가시화 14 단백질과 화합물이 복합체를 이루는 것을 3차원 구조적으로 확인   강좌수준 현대 생명과학 연구를 통하여 엄청난 규모의 바이오 빅데이터가 축적되고 있으며, 이 지식의 보고를 잘 활용하는 것은 생명과학의 발전에 매우 중요합니다. 따라서 바이오 데이터베이스 및 분석 도구의 활용은 생명과학을 공부하고자 하는 모든 사람들에게 필수적인 기술입니다. 생명정보기술은 일반인도 쉽게 접근하여 활용할 수 있도록 개방되어 있기에, 이 분야에 대한 흥미를 갖고 있거나, 전공을 고려하는 사람들에게도 추천합니다. 학술 문헌에 보고된 개인 유전자 검사의 실사례를 중심으로 강의를 전개하기 때문에, 그 결과를 해석하기 위한 기초 소양을 쌓는데도 도움이 됩니다.이 강좌를 듣기 위해 미리 수강해야 하는 과목은 따로 없습니다. 그렇지만, 고등학교 수준의 생물학 지식은 필요합니다. 대부분의 교육 자료를 영문으로 된 해외 인터넷 사이트를 이용하기에 고등학교 수준의 영어 실력을 요구합니다.

한국제약바이오협회에서 보건복지부, 한국보건산업진흥원과 공동으로 개최한 제약바이오 혁신 포럼 강의입니다. ‘AI 주도 신약개발, 제약바이오 혁신의 새로운 시대’를 주제로 진행되었습니다.